50 خطأ في كتابة Prompts تجعل نتائج ChatGPT والذكاء الاصطناعي أسوأ

إذا كنت تحصل على نتائج ضعيفة أو عامة أو غير دقيقة من ChatGPT أو أدوات الذكاء الاصطناعي الأخرى، فالمشكلة ليست دائمًا في الأداة نفسها. في كثير من الحالات، يكون السبب هو الطريقة التي صيغ بها الـPrompt.

في هذا الدليل سنراجع 50 خطأ شائعًا في كتابة Prompts، مقسمة إلى أربع مجموعات رئيسية: الغموض، نقص السياق، نقص القيود والتنسيق، وعدم التكرار والتحسين. وسنضيف أيضًا أمثلة توضح متى تحتاج إلى أمثلة داخل الـPrompt، ومتى يفيد Prompt Chaining، وما الذي لا يستطيع أي Prompt أن يضمنه.

أولًا: الغموض ونقص التحديد — 13 خطأ

من أكثر أسباب النتائج الضعيفة أن تطلب من النموذج شيئًا يبدو واضحًا بالنسبة لك، لكنه قابل لعدة تفسيرات بالنسبة إليه. كلما كان المطلوب محددًا، أصبح من الأسهل على النموذج إنتاج نتيجة أقرب إلى هدفك.

1. طلب إجابة بطول غامض

قولك «اكتب مقالًا قصيرًا» أو «اشرح بالتفصيل» لا يحدد مقدار المحتوى المطلوب. الأفضل تحديد عدد كلمات تقريبي أو مستوى تفصيل واضح.

2. عدم تحديد الجمهور

شرح الموضوع للمبتدئ يختلف عن شرحه لمطور أو باحث. إذا لم تحدد الجمهور، فقد تحصل على مستوى تقني غير مناسب.

3. استخدام كلمات مثل «الأفضل» أو «الجيد» دون تعريفها

كلمة «الأفضل» قد تعني الأرخص أو الأسرع أو الأكثر دقة أو الأسهل استخدامًا. حدد المعيار الذي تريد استخدامه.

4. عدم تحديد مستوى اللغة

قد تحتاج إلى لغة بسيطة، أكاديمية، تقنية، تسويقية أو مهنية. ترك هذا الأمر مفتوحًا قد ينتج أسلوبًا لا يناسب الاستخدام النهائي.

5. استخدام كلمات غامضة مثل «بشكل جيد» أو «بطريقة مناسبة»

استبدل الكلمات العامة بالمعايير التي يمكنك ملاحظتها أو اختبارها.

6. عدم تحديد الهدف

اطلب من النموذج تنفيذ المهمة مع توضيح لماذا تحتاج النتيجة وما الذي ستفعله بها.

7. طلب مقارنة دون تحديد معايير المقارنة

إذا طلبت مقارنة أدوات مثل ChatGPT وGemini وClaude دون تحديد المعايير، فقد تحصل على مقارنة عامة. حدد مثلًا السعر، البرمجة، البحث، السرعة أو سهولة الاستخدام.

8. عدم تحديد المنصة أو مكان استخدام المحتوى

منشور LinkedIn يختلف عن منشور Instagram أو صفحة ويب. اذكر المكان الذي سيستخدم فيه الناتج.

9. عدم تحديد النبرة

يمكن أن تكون النبرة رسمية أو ودية أو تعليمية أو مباشرة أو تسويقية. اذكرها بدل تركها للنموذج.

10. عدم تحديد عدد الأمثلة

إذا كنت تحتاج ثلاثة أمثلة، اطلب ثلاثة أمثلة بدل «أعطني بعض الأمثلة».

11. قول «اجعله أفضل» دون تحديد ما الذي يجب تحسينه

«أفضل» كلمة تقييمية غير محددة. قل مثلًا: اجعله أقصر، أكثر إقناعًا، أوضح، أو أكثر ملاءمة للمبتدئين.

12. طلب النظرية بدل النتيجة العملية

إذا كان هدفك تطبيق مفهوم، اطلب خطوات أو مثالًا قابلًا للتنفيذ بدل الاكتفاء بشرح نظري.

13. عدم تحديد زاوية التحليل

عند طلب تحليل موضوع ما، حدد ما الذي تريد التركيز عليه: التكلفة، المخاطر، تجربة المستخدم، SEO، الأداء أو غير ذلك.

ثانيًا: نقص السياق — 12 خطأ

حتى Prompt واضح قد يعطي نتيجة غير مناسبة إذا لم يحصل النموذج على المعلومات التي يحتاجها لفهم المهمة.

14. طرح سؤال متابعة دون تذكير بالهدف الأصلي

إذا أصبحت المحادثة طويلة أو انتقلت بين مواضيع مختلفة، قد يصبح من المفيد إعادة ربط الطلب الحالي بالهدف الأساسي.

15. عدم تقديم خلفية المشروع أو الشركة

إذا كان الناتج متعلقًا بمشروع أو شركة، قدم المعلومات الضرورية عنها بدل افتراض أن النموذج يعرف سياقك الخاص.

16. عدم توضيح من سيقرأ أو يستخدم الناتج

حتى عندما تحدد الجمهور، قد تحتاج إلى توضيح كيفية استخدام الناتج: للنشر، لاتخاذ قرار، للتعلم أو للتنفيذ.

17. تجاهل القيود السابقة

إذا كان هناك شرط سابق مهم، فلا تفترض دائمًا أن الطلب الجديد سيحافظ عليه تلقائيًا. أعد ذكر القيود الحرجة عند الحاجة.

18. عدم تعريف المصطلحات الداخلية

المصطلحات الخاصة بمشروعك أو شركتك قد تعني شيئًا مختلفًا عن معناها العام. عرّفها عند استخدامها.

19. تجاهل الإطار الزمني

عند التعامل مع أخبار أو بيانات أو تقنيات متغيرة، وضح الفترة الزمنية التي تتحدث عنها.

20. تجاهل الجمهور الجغرافي أو الثقافي

المحتوى الموجه لجمهور في دولة معينة قد يحتاج إلى أمثلة أو مصطلحات أو افتراضات مختلفة.

21. عدم تحديد مستوى المعرفة السابق

حدد ما إذا كان القارئ مبتدئًا أو متوسطًا أو متقدمًا حتى لا تحصل على شرح أساسي أكثر من اللازم أو معقدًا جدًا.

22. الانتقال بين مهام مختلفة داخل محادثة طويلة

عندما تنتقل من مهمة إلى أخرى، وضح بجلاء أنك بدأت مهمة جديدة أو أعد تقديم السياق الضروري.

23. عدم تقديم أمثلة سابقة

إذا كنت تريد من النموذج تقليد أسلوب أو بنية معينة، فإن إعطاء مثال مناسب قد يكون أكثر وضوحًا من وصف الأسلوب بالكلمات فقط.

24. تجاهل القيود القانونية أو التنظيمية

عندما تكون المهمة مرتبطة بمجال منظم، يجب توضيح القيود ذات الصلة بدل افتراض أن النموذج سيعرفها من السياق وحده.

25. عدم التمييز بين الرأي والحقيقة الموضوعية

إذا كنت تريد تحليلًا موضوعيًا أو رأيًا أو عرضًا لوجهات نظر مختلفة، حدد نوع الإجابة المطلوبة.

ثالثًا: نقص القيود والتنسيق — 13 خطأ

حتى مع وجود هدف وسياق جيدين، قد لا تحصل على النتيجة بالشكل الذي تحتاجه إذا لم تحدد القيود وبنية المخرجات.

26. عدم تحديد صيغة الإخراج

إذا كنت تحتاج JSON أو جدولًا أو قائمة أو Markdown أو نصًا جاهزًا للنشر، اطلب الصيغة بوضوح.

27. عدم تحديد الأشياء الممنوعة

عندما توجد أشياء لا تريد ظهورها، اذكرها صراحة بدل الاعتماد على أن النموذج سيستنتجها.

28. عدم تحديد عدد الأقسام

إذا كنت تريد خمس نقاط أو أربعة أقسام، اذكر العدد.

29. عدم تحديد لغة الإخراج

عند العمل بلغات متعددة، اذكر اللغة المطلوبة بوضوح، خصوصًا إذا كانت المحادثة نفسها متعددة اللغات.

30. عدم تحديد لغة البرمجة أو إصدارها

في البرمجة، تحديد Python أو JavaScript أو TypeScript، وأحيانًا الإصدار أو الإطار المستخدم، يمكن أن يكون ضروريًا.

31. عدم تحديد الحد الأدنى أو الأقصى لطول الإجابة

إذا كان الطول مهمًا للنشر أو للاستخدام داخل واجهة معينة، حدد نطاقًا مناسبًا بدل تركه مفتوحًا.

32. عدم تحديد ترتيب العناصر

إذا كان ترتيب المعلومات مهمًا، اذكره بوضوح.

33. طلب مصادر دون تحديد متطلبات المصدر

إذا كنت تحتاج مصادر حديثة أو رسمية أو أكاديمية، حدد نوع المصادر المطلوبة.

34. عدم طلب أمثلة عملية

الشرح النظري قد لا يكون كافيًا. إذا كان المثال سيساعدك على التطبيق، اطلبه صراحة.

35. عدم تحديد مستوى التفصيل

يمكنك تحديد مستوى التفصيل المطلوب بدل الاعتماد على تفسير النموذج لكلمة «بالتفصيل».

36. عدم تحديد أن النص يجب أن يكون جاهزًا للنشر

إذا كنت تريد نصًا يمكنك نشره مباشرة، قل ذلك وحدد ما إذا كنت تريد حذف الملاحظات التفسيرية أو التعليقات الداخلية.

37. عدم تحديد الجمهور اللغوي

حتى اللغة نفسها لها مستويات وأساليب مختلفة. قد يحتاج الجمهور العربي مثلًا إلى عربية فصحى مبسطة بدل ترجمة حرفية أو لغة شديدة الرسمية.

38. عدم تحديد شكل الخاتمة أو الدعوة إلى الإجراء

إذا كنت تحتاج خاتمة معينة أو CTA، اطلبها وحدد الهدف منها.

لا تحتاج إلى Prompt طويل ومعقد؛ تحتاج إلى Prompt واضح.

رابعًا: عدم استخدام الأمثلة بذكاء — Zero-Shot وOne-Shot وFew-Shot

ليس كل Prompt يحتاج إلى مثال. في Zero-Shot تعطي المهمة مباشرة دون مثال. في One-Shot تقدم مثالًا واحدًا يوضح الشكل أو السلوك المطلوب. وفي Few-Shot تقدم عدة أمثلة لتوضيح النمط بصورة أقوى.

الخطأ ليس في عدم استخدام الأمثلة دائمًا، بل في عدم معرفة متى تكون مفيدة. إذا كان المطلوب سهلًا وواضحًا، فقد يكون Zero-Shot كافيًا. أما إذا كان الشكل أو النمط أو طريقة التصنيف مهمة، فقد يساعد One-Shot أو Few-Shot.

مثال سريع

Zero-Shot: «صنف هذه المراجعات إلى إيجابية أو سلبية». One-Shot: «صنف المراجعات إلى إيجابية أو سلبية. مثال: المنتج ممتاز ← إيجابية». Few-Shot: تقدم عدة أمثلة قبل المراجعة الجديدة حتى يفهم النموذج النمط المطلوب.

خامسًا: Prompt Chaining — عندما تكون المهمة أكبر من Prompt واحد

من الأخطاء الشائعة محاولة وضع مهمة كبيرة متعددة المراحل داخل طلب واحد ضخم. في بعض الحالات يكون تقسيم المهمة إلى خطوات منفصلة أكثر وضوحًا وأسهل في المراجعة.

مثلًا، بدل طلب «حلل السوق ثم اقترح المنتج ثم اكتب صفحة الهبوط ثم أنشئ حملة إعلانية»، يمكن تقسيم العملية إلى مراحل: جمع وتحليل المعلومات، تحديد الاستنتاجات، صياغة العرض، ثم كتابة المحتوى.

سادسًا: لا تجعل Prompt طويلًا لمجرد أنه طويل

طول الـPrompt ليس مقياسًا لجودته. Prompt قصير لكنه محدد قد يكون أكثر فائدة من Prompt طويل مليء بتعليمات متكررة أو غير ضرورية.

الهدف هو إعطاء النموذج المعلومات والقيود والمعايير التي يحتاجها، وليس إضافة كلمات أكثر.

سابعًا: تحديد Success Criteria — كيف تعرف أن النتيجة ناجحة؟

من أكثر التحسينات فائدة أن تحدد كيف ستعرف أن الإجابة حققت المطلوب. بدل «اكتب إجابة جيدة»، يمكنك تحديد معايير مثل: تغطية ثلاث نقاط، عدم تجاوز 300 كلمة، استخدام مثالين، ووجود خطوات قابلة للتطبيق.

هذا لا يجعل النموذج معصومًا من الخطأ، لكنه يجعل المطلوب أكثر قابلية للفهم والمراجعة.

ثامنًا: أمثلة إضافية حسب نوع المهمة

مثال 1: كتابة المحتوى

Prompt ضعيف: «اكتب مقالًا عن الذكاء الاصطناعي». Prompt أفضل: «اكتب مقالًا من 1200–1500 كلمة للمبتدئين يشرح كيف تعمل أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي، باستخدام لغة عربية واضحة، مع أربعة عناوين فرعية وثلاثة أمثلة عملية وخاتمة قصيرة».

مثال 2: التلخيص

بدل «لخص هذا النص»، استخدم: «لخص النص في خمس نقاط، كل نقطة لا تتجاوز 25 كلمة، وركز على النتائج والقرارات والأرقام المهمة، ولا تضف معلومات غير موجودة في النص».

مثال 3: البحث والتحليل

بدل «حلل هذه الأدوات»، حدد الأدوات والمعايير والجمهور والنتيجة المطلوبة: «قارن هذه الأدوات للمستخدم المبتدئ وفق السعر، سهولة الاستخدام، الميزات الأساسية، والقيود، ثم اعرض النتائج في جدول».

مثال 4: إعادة الصياغة

بدل «حسن هذا النص»، حدد ما تريد تغييره وما يجب الحفاظ عليه: «أعد صياغة النص بنبرة مهنية وواضحة، اختصر الجمل الطويلة، حافظ على جميع المعلومات والأرقام، ولا تضف أفكارًا جديدة».

تاسعًا: Image Prompting — أخطاء خاصة ببرومبتات الصور

برومبتات الصور تحتاج إلى تحديد مختلف قليلًا. بدل وصف الموضوع فقط، من المفيد تحديد الشخصية أو العناصر، البيئة، التكوين، الإضاءة، زاوية الكاميرا، الأسلوب، ونسبة الأبعاد عندما تكون مهمة.

من الأخطاء الشائعة أيضًا محاولة وصف كل شيء دون تحديد ما هو الأهم. إذا كانت هناك عناصر لا يجب تغييرها، فاذكرها بوضوح، ثم افصلها عن العناصر التي تريد للنموذج أن يبتكر فيها.

عاشرًا: Programming Prompts — عندما يكون المطلوب كودًا

في مهام البرمجة، لا يكفي أن تقول «اكتب لي الكود». حدد اللغة والإصدار أو الإطار عند الحاجة، المدخلات والمخرجات، القيود، البيئة التي سيعمل فيها الكود، وما إذا كنت تريد شرحًا أم كودًا فقط.

مثال أفضل: «اكتب دالة TypeScript تستقبل مصفوفة من المستخدمين وتعيد المستخدمين الذين سجلوا خلال آخر 30 يومًا. استخدم TypeScript بدون مكتبات خارجية، وأضف أنواع البيانات، وتعامل مع المصفوفة الفارغة، ثم اشرح التعقيد الزمني في سطرين».

الحادي عشر: Data Analysis Prompts — لا تطلب «حلل البيانات» فقط

في تحليل البيانات، حدد السؤال الذي تريد الإجابة عنه، الأعمدة المهمة، المقاييس المطلوبة، الفترة الزمنية، وطريقة عرض النتائج. إذا كنت تريد اكتشاف أسباب تغير Metric، اذكر ذلك بدل طلب تحليل عام.

مثال: «حلل تغير معدل التحويل شهريًا خلال آخر 12 شهرًا، قارن بين الأجهزة ومصادر الزيارات، حدد أكبر الانخفاضات، واقترح فرضيات قابلة للاختبار. اعرض النتائج في جدول ثم اشرح أهم الملاحظات».

الثاني عشر: عدم تحديد ما لا يستطيع الـPrompt ضمانه

حتى أفضل Prompt لا يضمن أن الإجابة صحيحة دائمًا. جودة التعليمات تساعد على توجيه النموذج، لكنها لا تحول النموذج إلى مصدر معصوم من الأخطاء.

كذلك، لا يستطيع Prompt وحده ضمان الوصول إلى معلومات غير متاحة للنموذج، أو ضمان صحة كل مصدر، أو منع كل أشكال الهلوسة، أو إجبار النموذج على تنفيذ طلب يتعارض مع قيود النظام أو الأداة.

الثالث عشر: عدم التكرار والتحسين — 12 خطأ

الـPrompt الأول ليس بالضرورة النسخة النهائية. التعامل مع النتيجة الأولى كأنها اختبار نهائي يؤدي إلى التخلي عن فرص كثيرة للتحسين.

39. توقع النتيجة المثالية من المحاولة الأولى

استخدم النتيجة الأولى لتحديد ما يحتاج إلى تعديل، ثم حسّن التعليمات.

40. الحكم على الأداة من فشل واحد

فشل Prompt واحد لا يثبت بالضرورة أن الأداة غير مناسبة للمهمة. جرّب تعديل الطلب وتحديد القيود والسياق.

41. حذف المحادثة وإعادة البدء دون معرفة سبب المشكلة

قد يكون من الأفضل تحديد الخطأ أولًا: هل المشكلة في السياق أم الطول أم التنسيق أم الافتراضات؟

42. إعطاء Feedback غامض

بدل «هذا ليس جيدًا»، قل ما الذي تريد تغييره: «اختصر المقدمة، زد الأمثلة، واجعل النبرة أكثر مهنية».

43. تكرار نفس Prompt وتوقع نتيجة مختلفة

إذا كانت النتيجة لا تحقق هدفك، غيّر التعليمات أو السياق أو المعايير بدل تكرار الطلب نفسه فقط.

44. عدم سؤال النموذج عن سبب اختياره لصياغة معينة عند الحاجة

عندما تكون هناك صياغة غير متوقعة، يمكن أن يساعد طلب تفسير أو بدائل في تحديد المشكلة وتحسين الجولة التالية.

45. عدم إجراء مقارنة Side-by-Side

يمكنك اختبار نسختين مختلفتين من Prompt ومقارنة النتائج لمعرفة أي تغيير أحدث فرقًا.

46. عدم اختبار المهمة على مثال صغير

قبل تشغيل Prompt معقد على كمية كبيرة من البيانات أو محتوى طويل، اختبره على حالة صغيرة.

47. الاستسلام عند أول رفض

إذا كان الطلب مشروعًا لكن الصياغة غير واضحة أو تحتوي على جزء يسبب مشكلة، أعد صياغته ووضح الهدف بدل تكراره حرفيًا.

48. عدم حفظ Prompts الناجحة

إذا وصلت إلى Prompt يعمل جيدًا، احتفظ به وسجل ما الذي يجعله فعالًا حتى لا تضطر إلى إعادة بنائه من الصفر.

49. تغيير عدة عناصر في الوقت نفسه

إذا غيرت الجمهور والطول والنبرة والتنسيق في الوقت نفسه، سيكون من الصعب معرفة أي تغيير أدى إلى تحسن النتيجة أو تراجعها.

50. عدم طلب نسخ بديلة

عندما يكون الأسلوب أو الطول أو النبرة قابلًا للنقاش، اطلب نسخًا بديلة مثل نسخة أقصر، أكثر رسمية، أكثر مباشرة أو أكثر إقناعًا.

مثال عملي: Prompt يتجنب معظم هذه الأخطاء

لنفترض أنك تريد كتابة منشور LinkedIn يستهدف أصحاب المشاريع الصغيرة حول أهمية النسخ الاحتياطي للبيانات. بدل كتابة «اكتب منشورًا عن النسخ الاحتياطي»، يمكنك استخدام Prompt أكثر تحديدًا:

هذا المثال يحدد الجمهور والهدف والنبرة والطول والبنية والقيود ونوع الأمثلة المطلوبة. لذلك يترك مساحة أقل للتخمين مقارنة بطلب عام جدًا.

Checklist سريع قبل إرسال أي Prompt

قبل الضغط على Send، اسأل نفسك: هل حددت المهمة؟ هل شرحت الهدف؟ هل حددت الجمهور؟ هل قدمت السياق الضروري؟ هل حددت الطول والنبرة والتنسيق؟ هل ذكرت القيود؟ هل طلبت أمثلة عند الحاجة؟ وهل توجد معايير واضحة أعرف من خلالها أن النتيجة جيدة؟

الخلاصة

تحسين نتائج ChatGPT والذكاء الاصطناعي لا يعني كتابة Prompts أطول، بل كتابة تعليمات أوضح وأكثر ارتباطًا بالهدف. معظم الأخطاء الخمسين في هذا الدليل تعود في النهاية إلى أربع مشكلات: الغموض، نقص السياق، غياب القيود والتنسيق، وعدم مراجعة النتيجة وتحسينها.

لا تحتاج إلى استخدام كل تقنية في كل Prompt. ابدأ بتحديد الهدف بوضوح، أضف السياق الضروري، حدد القيود والمخرجات، ثم راجع النتيجة وعدّل Prompt تدريجيًا. ومع الممارسة ستتعلم متى يكفي Zero-Shot، ومتى تحتاج إلى أمثلة One-Shot أو Few-Shot، ومتى يكون تقسيم المهمة باستخدام Prompt Chaining أكثر ملاءمة.